Публикации по теме 'knowledge-graph'
Привет, спасибо за хороший пост.
Привет, спасибо за хороший пост. Интересно, как вы преобразовали идентификаторы сущностей (из середины FB15K) в настоящие имена? Я работаю над тем же набором данных и пытаюсь найти данные сопоставления, буду признателен за любые подсказки. Спасибо.
Я попросил ChatGPT написать средний блог на Knowledge Graph
а вот ответ…
“
Графики знаний в последние годы привлекают большое внимание, и на то есть веские причины. Они позволяют упорядочивать и объединять большие объемы данных осмысленным образом, упрощая извлечение информации и принятие бизнес-решений. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из новых тенденций в графах знаний, которые появляются в отрасли.
Связанные данные . Связанные данные — это способ связать данные из разных источников и сделать их более доступными. Это..
Ускорьте получение бизнес-результатов с помощью Enterprise Intelligence Hub на базе xDM
Этот пост первоначально появился в Блоге Mastech InfoTrellis .
Автор: Тера Чанг | Вице-президент по техническим продажам в Mastech InfoTrellis
Если мы хотим побеждать, нам нужно быстро учиться на скорости. Это относится и к бизнесу. У предприятий-победителей есть экосистема данных, которая раскрывает все данные, делает их надежными, применяет машинное обучение и, в конечном итоге, позволяет им самообучаться и развиваться — генезис предприятия, управляемого данными. Предприятие,..
Первая цель для машин: человеческое знание
Итак, на какие части человеческого мозга в первую очередь нацелены машины? И как?
Да, машины хотят быть не только людьми, но и сверхчеловеками - и во всех аспектах, не только в играх или в поисках лекарств от рака. Некоторое время они пытались имитировать и превзойти человеческие способности, и в основном овладели чисто механическими мускулами и скелетом. Воспроизведение мозга сейчас находится в центре внимания, и первая цель - имитировать и использовать Знания.
Машины усердно..
Сравнение моделей встраивания графов знаний (KGE)
Встраивания графов знаний (KGE) — это модели, которые пытаются изучить вложения и векторное представление узлов и ребер, используя преимущества обучения с учителем. Они делают это, проецируя в непрерывное низкоразмерное пространство. Эти векторы имеют несколько сотен измерений, что предполагает эффективность памяти. Векторное пространство, в котором каждая точка представляет понятие, а положение каждой точки в пространстве семантически значимо, подобно встраиванию слов.
Предпосылки:..
Учебник по внедрению Сети знаний для начинающих
Данные против информации против знаний
Перед построением сети знаний важно понять разницу между данными, информацией и знаниями (мудрость - это тема для другого дня!).
Данные обычно представляют собой набор фактов. После обработки, фильтрации и преобразования этих данных мы придаем им структуру и создаем информацию . Понимание, которое может быть получено из этой информации, называется Знания .
Семантическая сеть
Позвольте мне познакомить вас с мечтой, которая называется..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..